多模式集成的降水降尺度研究

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1、72暴雨灾害第30卷王亚男,智协飞.多模式降水集合预报的统计降尺度研究[J].暴雨灾害,2012,31(1):1-6多模式降水集合预报的统计降尺度研究王亚男,智协飞(南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京210044)摘要:基于全球交互式大集合(TIGGE)预报资料以及TRMM/3B42RT合成降雨量资料,分别对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)的集合平均预报及其多模式集成预报进行降尺度试验。结果表明,统计降尺度方法可有效改进各中心模式直接插值预报效果,单中心集合平均预报场降尺度后,预报误差明显减

2、小,与“观测场”的距平相关系数也明显提高;多模式集成的降尺度预报效果明显优于单中心集合平均预报场的降尺度预报效果,试验期间在所选区域内多模式集成的降尺度预报与“实况”最接近,对降水极大值的捕捉能力在绝大多数时间多模式集成的降尺度预报效果最好。关键词:统计降尺度;降水;多模式集成中图分类号:P456.9文献标识码:A文章编号:1004-9045(2012)01-00-06StatisticalDownscalingofthePrecipitationMultimodelEnsembleForecastWANGYanan,ZHIXiefei(KeyLaboratoryofMeteorologic

3、alDisasterofMinistryofEducation,NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology,Nanjing210044)Abstract:BasedontheTIGGEdatasetsandtheTRMM/3B42RTrainfallproductduringtheperiodfromJune1throughAugust27,2007,severalstatisticaldownscalingschemesareappliedtotheensemblemeanrainfallforecastsoftheEuropean

4、CentreforMedium-RangeWeath-erForecasts(ECMWF),theJapanMeteorologicalAgency(JMA),theNationalCentersforEnvironmentalPrediction(NCEP)andtheUKMetOffice(UKMO)andtheirmultimodelensembleproducts.Theresultsshowthatthestatisticaldownscalingmayimprovetheforecastskillsoftheeachsinglemodel.Afterthedownscaling,

5、theroot-mean-squareerrors(RMSE)oftheforecastsaresignificantlyreduced,andtheAnoma-lyCorrelationCoefficients(ACC)betweentheforecastsandtheTRMMdatabecomelarger.Thedownscalingofthemultimodelensemblefore-castsissuperiortothatofthesinglemodelintermsofforecastingcapabilityoftheprecipitationmaximum.Keyword

6、s:statisticaldownscaling;precipitation;multimodelensemble流。由于目前数值模式输出的空间分辨率有限,对小0引言区域气象要素做出精确预测还有一定困难。要提高精细化预报是我国现在和未来天气预报发展的数值模式的空间分辨率,不仅计算量很大,且技术也一个重要性战略目标,实现空间尺度精细化更是精细较复杂,当前还做不到任意提高区域模式的分辨率,化预报的一项重要内容。高密度降水量信息对于区[1-4]因此开展降尺度研究十分必要。域水文、水资源管理、旱涝灾害管理、生态环境治理等目前,降尺度方法主要有两种,即动力降尺度方均具有重要意义。准确的降水空间分布数据

7、,理论上[1]法和统计降尺度方法。Wilby等对降尺度方法的应可由高密度站网采集,但由于需要投入大量人力、资[5-9]用已有详细介绍。动力降尺度方法的发展方向有金以及地理位置局限而缺乏可行性。目前,数值模式二:一是提高GCM的水平分辨率,这无疑会大大增加已能较好地模拟出大尺度场最重要的平均特征,特别计算量;二是在低分辨率GCM中嵌套高分辨率有限是能较好地模拟高层大气场、近地面温度和大气环区域模式(LAM)。然

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